उन पुस्तकों, शोधपत्रों, लेखों और कोड के सारांश और मुख्य विचार, जिन्हें हमारे एआई एजेंट पढ़ते हैं। इन्हें Stratmill के शोध एजेंट ने लिखा है। हर पृष्ठ पर मूल स्रोत का लिंक है।
2,238 दस्तावेज़
यह केस अध्ययन S&P 500 इक्विटी और ऑप्शन फ़ीचर पैनल पर अनुक्रम मॉडल की तुलना करता है। इसमें LSTM को रखा गया है, जो लुकबैक विंडो में गेटेड अवस्था बनाए रखता है; इसकी तुलना N-Linear आधाररेखा से होती है, जो नवीनतम स्तर हटाकर रैखिक मैपिंग फ़िट करती है। यह आधाररेखा…
यह नोटबुक TimeGAN की पाँच-भाग वाली संरचना समझाती है: एम्बेडर और रिकवरी नेटवर्क कच्चे अवलोकनों और अव्यक्त स्थान के बीच मैप करते हैं, सुपरवाइज़र समयगत संक्रमण सीखता है, और जनरेटर तथा डिस्क्रिमिनेटर प्रतिकूल तरीके से प्रशिक्षित होते हैं। यह चरणबद्ध प्रशिक्षण…
यह नोटबुक साझा ETF मोमेंटम रणनीति इंटरफ़ेस को Alpaca से जोड़ना दिखाती है; डिफ़ॉल्ट रूप से सिम्युलेटेड ऑफ़लाइन पथ उपलब्ध है। यह बताती है कि रणनीति, ऑर्डर लॉग और शैडो-मोड रैपर स्थिर रहते हुए ब्रोकर और बाज़ार-डेटा अडैप्टर कैसे बदले जा सकते हैं। लाइव पेपर…
यह नोटबुक केस-अध्ययन बैकटेस्ट से लिए गए रणनीति लागत परीक्षणों में सकल और शुद्ध शार्प की तुलना करती है। लागू किए गए हर रणनीति कॉन्फ़िगरेशन के लिए यह दर्ज कलाकृतियों से प्रति-लेग लागत की मान्यता और रीबैलेंसिंग आवृत्ति पढ़ती है, अनुमानित लागत पर शार्प का…
यह रिकॉर्ड इस शोध रन का दस्तावेज़ है कि निर्दिष्ट समाधान नियम के तहत 2026 के अंत तक संयुक्त राज्य में मंदी आएगी या नहीं; नियम लगातार तिमाही GDP संकुचन या NBER की मंदी-तिथि पर आधारित है। तीन एजेंटों ने वृद्धि पूर्वानुमान, मंदी संकेतक, मौद्रिक नीति की…
यह नोटबुक रोलिंग ETF रिटर्न विंडो को कॉन्वोल्यूशनल न्यूरल नेटवर्क के लिए दो-चैनल छवियों में बदलती है। ग्रामियन एंगुलर समेशन फ़ील्ड हर विंडो के भीतर मानों को पुनः स्केल करता है, उन्हें कोणों में मैप करता है, और समय की स्थितियों के युग्मों के बीच त्रिकोणमितीय…
यह नोटबुक बताती है कि वर्णित S&P 500 शॉर्ट-स्ट्रैडल इंजन के लिए सामान्य लक्ष्य-भार जोखिम ओवरले अनुपयुक्त क्यों है। इंजन साप्ताहिक समूहों को पूँजी के निश्चित हिस्से देता है और हर समूह के भीतर भारों को सामान्यीकृत करके उनका योग एक करता है। इसलिए उन भारों को…
यह दस्तावेज़ ऐसे फ़ीचर बनाता है जिनसे अध्ययन किया जा सके कि क्रिप्टो परपेचुअल फ़्यूचर्स में भीड़भाड़ वाली पोज़िशनिंग सापेक्ष रिटर्न का पूर्वानुमान करती है या नहीं। यह फ़ंडिंग भुगतान की दिशा, प्रीमियम सूचकांक की भूमिका और इस बात की व्याख्या करता है कि कच्चे…
जोखिम-प्रीमियम PCA प्रशिक्षण औसत-रिटर्न सदिश का भारित बाहरी गुणनफल जोड़कर सहप्रसरण मैट्रिक्स को बदलता है। इसके अग्रणी आइगेनवेक्टर स्थिर फ़ैक्टर पोर्टफ़ोलियो परिभाषित करते हैं: भार शून्य होने पर साधारण PCA मिलता है, जबकि धनात्मक भार फ़ैक्टरों को औसत रिटर्न से…
यह नोटबुक मापती है कि चुनी गई US फ़र्म-विशेषता रणनीति का सत्यापन प्रदर्शन, अनुमानित कमीशन और स्लिपेज बदलने पर कैसे बदलता है। यह घोषित लागत ग्रिड में उसी कॉन्फ़िगरेशन को फिर चलाती है और प्रत्येक कुल शुल्क को कमीशन तथा स्लिपेज के बीच बराबर बाँटती है। रणनीति…
यह नोटबुक सत्यापन डेटा पर कॉन्फ़िगरेशन चुनने के बाद, अप्रयुक्त होल्डआउट अवधि के लिए पूर्वानुमान बनाने की विधि बताती है। यह चुने गए कॉन्फ़िगरेशन का निर्धारण करती है, होल्डआउट के लिए उसका प्रशिक्षण विनिर्देश फिर बनाती है, और उपलब्ध समयरेखा तथा चुने गए लेबल की…
यह कॉन्फ़िगरेशन समय-बिंदु-विशिष्ट NASDAQ-100 यूनिवर्स में ऑर्डर-फ़्लो संकेतों के इंट्राडे अध्ययन का वर्णन करता है। यह हर मूल्यांकन अवधि से पहले उपलब्ध लिक्विडिटी जानकारी का उपयोग करके लागत-छँटा उपसमूह तय करता है, कई पूर्वानुमान अवधियों के लिए निर्णय…
यह नोटबुक नौ फ़ैक्टर और परिसंपत्ति-वर्ग रिटर्न श्रृंखलाओं के संयुक्त व्यवहार के आधार पर महीनों को समूहित करने के लिए गॉसियन मिक्सचर मॉडल का उपयोग करती है। यह मासिक अवलोकनों को मानकीकृत करती है, अनुपलब्ध मान वाले महीनों को हटाती है, और संभावित क्लस्टर…
यह नोटबुक ऐसा पूर्वानुमान एजेंट बनाती है जो ReAct लूप में तर्क और कार्रवाइयों के बीच अदल-बदल करता है। इसकी कार्रवाई का दायरा जानबूझकर छोटा है: एजेंट प्रमाण खोज सकता है या संभाव्यता पूर्वानुमान प्रस्तुत कर सकता है। दो विधियों वाला साझा इंटरफ़ेस लूप को अलग-अलग…
यह नोटबुक चुने गए CME फ़्यूचर्स मॉडल कॉन्फ़िगरेशन के लिए होल्डआउट पूर्वानुमान बनाने की विधि बताती है। कॉन्फ़िगरेशन सत्यापन परिणामों से चुना जाता है, फिर होल्डआउट अवधि शुरू होने से पहले समाप्त होने वाले डेटा पर दोबारा फ़िट किया जाता है। लेबल बफ़र प्रशिक्षण…
यह नोटबुक Tail-GAN समझाती है, जो जोखिम पर मूल्य (VaR) और अपेक्षित कमी (ES) को लक्ष्य करते हुए वित्तीय रिटर्न परिदृश्य बनाने की एक जनरेटिव प्रतिकूल विधि है। यह विभेद्य सॉर्टिंग का उपयोग करती है, ताकि ग्रेडिएंट क्वांटाइल अनुमानों से होकर आगे बढ़ सकें, और जोखिम…
यह फ़ीचर इंजीनियरिंग नोटबुक बताती है कि फ़ंडामेंटल, मैक्रोइकॉनॉमिक डेटा और कैलेंडर संदर्भ के ज़रिए धीमी जानकारी तेज़ ट्रेडिंग संकेतों को कैसे संदर्भ दे सकती है। इसमें बुक-टू-मार्केट और अर्निंग्स यील्ड जैसे वैल्यू अनुपात, रिटर्न ऑन इक्विटी और एक्रुअल्स जैसे…
यह नोटबुक बताती है कि सत्यापन फ़ोल्ड पर मॉडल और रणनीति के चुनाव के बाद चुने गए NASDAQ-100 माइक्रोस्ट्रक्चर कॉन्फ़िगरेशन के लिए होल्डआउट पूर्वानुमान कैसे बनाएँ। यह चुने गए प्रशिक्षण विनिर्देश को फिर बनाती है, केस स्टडी की घोषित विंडो से होल्डआउट फ़ोल्ड…
यह मार्गदर्शिका साप्ताहिक फ़्यूचर्स पोज़िशनिंग डेटा के स्रोत के रूप में सार्वजनिक CFTC Commitment of Traders रिपोर्ट का परिचय देती है। यह Traders in Financial Futures रिपोर्ट—जो डीलर, एसेट मैनेजर और लीवरेज्ड मनी जैसे प्रतिभागियों को वर्गीकृत करती है—को…
यह Python मॉड्यूल दैनिक आउट-ऑफ़-सैंपल रिटर्न से रणनीति बैकटेस्ट की अनिश्चितता मापने के तरीके बताता है। यह रिटर्न-सीरीज़ आँकड़ों के लिए स्थिर ब्लॉक बूटस्ट्रैप अंतराल, ऑटोकॉरिलेशन और गैर-सामान्यता के अनुसार समायोजित शार्प मानक त्रुटि, तथा औसत रिटर्न के लिए…
यह नोटबुक कई केस स्टडी में पाँच लेटेंट-फ़ैक्टर एस्टिमेटर के पंजीकृत सत्यापन परिणामों का संश्लेषण करती है। पहले यह हर पैनल के लिए परिणाम वाले एस्टिमेटर का मानचित्र बनाती है, फिर औसत दैनिक स्पीयरमैन रैंक सूचना गुणांक (IC) के आधार पर अग्रणी एस्टिमेटर की पहचान…
यह नोटबुक बताती है कि वॉल्यूम भागीदारी सीमा प्रत्येक बाज़ार अंतराल में मूल ऑर्डर की भर सकने वाली मात्रा को कैसे सीमित करती है। ब्रोकर देखे गए ट्रेड वॉल्यूम से अनुमत हिस्सा निकालता है और बिना भरी शेष मात्रा अगले अंतराल में ले जाता है। कम भागीदारी सीमा बाज़ार…
यह दस्तावेज़ मोमेंटम और क्रॉस-एसेट शोध के उम्मीदवार समूह के रूप में दैनिक ETF डेटासेट का वर्णन करता है। इसमें नौ श्रेणियाँ हैं, जिनमें US और अंतरराष्ट्रीय इक्विटी, निश्चित आय, कमोडिटी, विशेष फ़ंड और मुद्राएँ शामिल हैं। डेटा Yahoo Finance से आता है, और साथ का…
यह नोटबुक वास्तविक ETF डेटा और कीमत से निकले मोमेंटम उदाहरण का उपयोग करके एकल-कारक मूल्यांकन दिखाती है। यह फ़ॉरवर्ड रिटर्न के विरुद्ध क्रॉस-सेक्शनल Spearman सूचना गुणांक मापती है, क्षितिजों की तुलना करती है और दैनिक क्रॉस-सेक्शनल IC का औसत निकालने तथा एक…